เรียนรู้ Python สำหรับ Data Science:แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ ไลบรารี และขั้นตอนพื้นฐาน

ความรู้เกี่ยวกับ Python สามารถทำให้คุณเป็นผู้สมัครที่มีคุณค่าสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลาย หากคุณกำลังวางแผนที่จะเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ โดยจะแนะนำการใช้งานทั่วไปของ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ขั้นตอนที่คุณต้องทำเพื่อควบคุมภาษาการเขียนโปรแกรมนี้ และทรัพยากรที่คุณต้องการในระหว่างการเดินทาง เริ่มกันเลย

Python คืออะไร

Python เป็นภาษาโปรแกรมทั่วไป มันถูกตีความ เชิงวัตถุ และไดนามิก คุณลักษณะหนึ่งที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็วได้คือโครงสร้างข้อมูลในระดับสูง

เนื่องจากความเก่งกาจของมัน Python สามารถใช้ได้กับข้อมูลทุกประเภท การเข้ารหัส และแม้แต่การคำนวณทางคณิตศาสตร์ ซึ่งตรงกันข้ามกับ Java ซึ่งใช้สำหรับการพัฒนาเว็บเท่านั้น ไวยากรณ์ของ Python นั้นตรงไปตรงมาและอ่านง่าย ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่และผู้เชี่ยวชาญจึงพบว่าง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน

Python ใช้สำหรับอะไรใน Data Science

Python ถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสำหรับการล้างข้อมูล การจัดการ และการแสดงภาพ และสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการทำนาย ไลบรารีในตัวช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ไลบรารีต่างๆ เช่น Matplotlib, Pandas และ NumPy ทำให้การล้างข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประโยชน์ที่สำคัญอย่างหนึ่งของการใช้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือลักษณะโอเพนซอร์ส ซึ่งทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ฟรี Python ค่อนข้างเป็นที่นิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล และได้รับการสนับสนุนจากชุมชนออนไลน์ที่เข้มแข็งของนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

ต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science

จะใช้เวลาเริ่มต้นโดยเฉลี่ยหนึ่งสัปดาห์ถึงสามเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานของ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจาก Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุซึ่งมีไวยากรณ์ที่เขียนเป็นภาษาอังกฤษ เส้นโค้งการเรียนรู้จึงสั้นกว่าเมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ

มีแหล่งข้อมูลออนไลน์ฟรีมากมายให้คุณเรียนรู้ Python คุณยังสามารถสมัครเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มการเขียนโค้ดออนไลน์สำหรับกระบวนการเรียนรู้ที่มีโครงสร้างซึ่งอาจใช้เวลาสองสามสัปดาห์ถึงสองเดือน ขึ้นอยู่กับความต้องการและความพร้อมใช้งานของคุณ

เหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science

หากคุณต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจต้องการมีเวิร์กโฟลว์ที่ราบรื่นและทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอื่นๆ ด้วย ดังนั้น คุณต้องมีภาษาโปรแกรมที่ง่ายพอที่จะเรียนรู้และซับซ้อนพอที่จะจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องด้วย ด้านล่างนี้คือเหตุผลบางประการที่คุณควรเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

81% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขารู้สึกมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วม bootcamp จับคู่กับ Bootcamp วันนี้

ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp โดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าหกเดือนในการเปลี่ยนอาชีพ ตั้งแต่เริ่มต้น bootcamp ไปจนถึงหางานแรก

เรียนรู้ได้ง่าย

เส้นโค้งการเรียนรู้ของ Python นั้นตื้น ส่วนใหญ่เป็นเพราะความเรียบง่าย มีนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ไม่มีพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และไม่เคยมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมมาก่อน เนื่องจากไวยากรณ์ของ Python เข้าใจง่ายและเรียนรู้ได้เร็ว ภาษาจึงเป็นตัวเลือกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใหม่ส่วนใหญ่ รวมถึงผู้ที่มีประสบการณ์มากมาย

มีแหล่งข้อมูลออนไลน์ฟรีให้ใช้งาน

มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายให้คุณเรียนรู้ Python มีชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังเติบโตซึ่งมีแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ออนไลน์ฟรี นอกจากนี้ยังมีฟอรัมที่ใช้งานอยู่มากมายซึ่งคุณสามารถตอบคำถามทั้งหมดของคุณได้

มันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนายจ้างจำนวนมาก

งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ระบุทักษะ Python เป็นความต้องการสูงสุด อันที่จริงแล้ว Jeff Hale ผู้สอนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ General Assembly ได้วิเคราะห์ทักษะทางเทคนิคที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดซึ่งจำเป็นสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แสดงอยู่ในไซต์ประกาศรับสมัครงานชั้นนำ และผลลัพธ์ของเขาแสดงให้เห็นว่า งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล 75% ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม Python

ฉันจะเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science ได้อย่างไร

มีหลายวิธีที่คุณสามารถเริ่มเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับคุณจะขึ้นอยู่กับความต้องการและความพร้อมใช้งานของคุณ ด้านล่างนี้คือวิธีการทั่วไปบางส่วนในการเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Coding Bootcamps

การเข้ารหัส bootcamps นำเสนอโปรแกรมเชิงโครงสร้างที่สามารถใช้เวลาระหว่างสองสามสัปดาห์ถึงสองสามเดือน ในโปรแกรม bootcamp คุณจะได้ทำงานในโครงการที่เป็นประโยชน์มากมายและได้รับประสบการณ์ตรง ผู้ให้บริการ bootcamp หลายรายเสนอการฝึกสอนแบบตัวต่อตัวเพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้เร็วขึ้น การเข้ารหัส bootcamps สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับผู้หางานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรออนไลน์

มีแพลตฟอร์มออนไลน์หลายแห่งที่คุณสามารถเรียนหลักสูตรฝึกอบรมการเขียนโปรแกรม Python ได้ พวกเขาจะแนะนำคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของ Python รวมถึงแนวคิดและแนวทางปฏิบัติขั้นสูงเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม หลักสูตรเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้างและเรียนรู้ด้วยตนเอง ไม่เหมือนกับหลักสูตรติวเข้ม ดังนั้นคุณอาจเข้าถึงผู้สอนหรือชุมชนของเพื่อนร่วมงานเพื่อช่วยเหลือคุณไม่ได้

หนังสือ

Python อยู่ในอันดับสูงในหมู่ภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คุณสามารถหาหนังสือเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ Python ได้หลายเล่มในร้านหนังสือทั้งแบบดั้งเดิมและออนไลน์ ตัวเลือกนี้เหมาะสำหรับนักเรียนที่ต้องการเรียนรู้ด้วยตนเองและรู้สึกสบายใจที่จะจัดโครงสร้างกระบวนการเรียนรู้ของตนเอง

Python ยอดนิยมสำหรับห้องสมุดวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไลบรารี Python เป็นชุดของฟังก์ชันที่ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดตั้งแต่ต้น ไม่ว่าคุณต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับการแสดงภาพข้อมูล การล้าง การจัดการ หรือแม้แต่การสร้างแบบจำลองทางสถิติ มีไลบรารีต่างๆ ที่เพียบพร้อมไปด้วยทรัพยากรเพื่อทำงานเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย ด้านล่างนี้คือไลบรารียอดนิยมบางส่วนที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• แพนด้า ห้องสมุด Pandas ใช้สำหรับทำความสะอาดและจัดการข้อมูลและสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นหนึ่งในห้องสมุดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในระบบนิเวศของ Python
• Matplotlib. Matplotlib เป็นไลบรารีการสร้างภาพข้อมูลที่ใช้สำหรับสร้างแผนภูมิและกราฟ สามารถใช้เพื่อสร้าง scatterplot แผนภาพกล่อง แผนภูมิแท่ง และกราฟเส้น
• NumPy. NumPy หรือ Numerical Python ใช้สำหรับทำงานกับบัฟเฟอร์ข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูง สิ่งเหล่านี้ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ในอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติ
• แบบจำลองสถิติ โมดูล Python นี้มีคลาสและฟังก์ชันสำหรับการประมาณค่าโมเดลทางสถิติต่างๆ และสำหรับการทดสอบทางสถิติ เช่น การถดถอยโลจิสติก การถดถอยเชิงเส้น โมเดลเชิงเส้นทั่วไป อนุกรมเวลา และการสำรวจข้อมูล
• สไปซี่. นี่คือไลบรารีโอเพนซอร์ซใน Python ที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค ประกอบด้วยโมดูลการปรับให้เหมาะสม การบูรณาการ พีชคณิตเชิงเส้น การประมวลผลสัญญาณและภาพ การประมาณค่า และฟังก์ชันพิเศษ

มีไลบรารี Python อื่นๆ มากมายที่สามารถใช้สำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป อันที่จริงมีเป็นพันรายการซึ่งส่วนใหญ่เป็นโอเพ่นซอร์ส

วิธีการเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science:คำแนะนำทีละขั้นตอน

Python ใช้เพื่อเรียกค้น ล้าง สร้างภาพ และสร้างแบบจำลองโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ไม่ใช่สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน ดังนั้น จุดเน้นของคุณควรอยู่ที่วิธีการใช้ไลบรารีและโมดูลที่เกี่ยวข้องกับงานของคุณ ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ขั้นตอนที่ 1 – ติดตั้ง Python

ขั้นตอนแรกในเส้นทางการเรียนรู้ของคุณคือการติดตั้งซอฟต์แวร์ Python บนคอมพิวเตอร์ของคุณโดยตรง สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้โดยการทำและจัดเตรียมสภาพแวดล้อมเพื่อนำทักษะใหม่ๆ มาทดสอบเมื่อคุณได้รับทักษะเหล่านั้น เนื่องจาก Python เป็นโอเพ่นซอร์ส คุณจึงเข้าไปที่เว็บไซต์ของ Python ได้โดยตรงและดาวน์โหลดเวอร์ชันที่ถูกต้องสำหรับระบบปฏิบัติการของคุณ

ขั้นตอนที่ 2 – กำหนดค่าสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมของคุณ

สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมรวมทั้งเท็กซ์เอดิเตอร์และการใช้งานรันไทม์ของ Python บรรทัดของโค้ดถูกเขียนในเท็กซ์เอดิเตอร์ในขณะที่การใช้งานรันไทม์จะจัดเตรียมวิธีการรันโค้ด คุณสามารถใช้แผ่นจดบันทึกเป็นโปรแกรมแก้ไขข้อความหรือสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDE) ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยตัวดำเนินการทดสอบ ตัวตรวจสอบไวยากรณ์ และตัวเน้นโค้ด

มี IDE หลายตัวที่คุณสามารถติดตั้งได้ แต่โดยทั่วไปคือ PyCharm PyCharm เป็นโอเพ่นซอร์สและ IDE ฟรี เมื่อคุณดาวน์โหลด PyCharm แล้ว ให้ทำตามคำแนะนำในการติดตั้งเพื่อติดตั้ง มันเข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการหลักทั้งหมด

ขั้นตอนที่ 3 – เรียนรู้พื้นฐานของ Python

ขั้นตอนต่อไปของคุณคือทำความคุ้นเคยกับแนวคิดและคำสั่งพื้นฐานของ Python คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันพื้นฐานและโครงสร้างข้อมูลต่างๆ เช่น ทูเพิล ชุด สตริง รายการ และพจนานุกรม ตลอดจนไลบรารีต่างๆ

ขั้นตอนที่ 4 – เรียนรู้การใช้ไลบรารีพื้นฐานสำหรับการจัดการข้อมูล

Pandas และ NumPy เป็นไลบรารี่ที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ จะดีกว่าถ้าเริ่มต้นด้วย NumPy เนื่องจาก Pandas เป็นส่วนขยายของ NumPy Numpy ช่วยให้คุณทำงานกับอาร์เรย์หลายมิติที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่

ต่อไป เรียนแพนด้า สิ่งนี้มีประโยชน์เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ใช้เวลามากในการประมวลผลข้อมูลหรือการโต้แย้งข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนที่ 5 – ย้ายไปยังแนวคิดขั้นสูง

เมื่อคุณครอบคลุมพื้นฐานและมีสภาพแวดล้อม Python ที่ใช้งานได้ คุณสามารถไปยังแนวคิดขั้นสูงซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการเดินทางของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อย่าลืมเรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดหลัก เช่น คำสั่งแบบมีเงื่อนไข การสร้างภาพข้อมูล การดำเนินการทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการทำงานกับฐานข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เสริมสร้างความรู้ของคุณโดยทำแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติและเรียนรู้ทฤษฎี เนื่องจากจะทำให้คุณมีความมั่นใจและช่วยให้คุณสร้างผลงานที่คุณสามารถเพิ่มลงในแฟ้มสะสมผลงานได้ในภายหลัง

เริ่มเรียนรู้ Python สำหรับ Data Science วันนี้

Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ และคุณสามารถเข้าใจพื้นฐานได้ในเวลาไม่กี่ชั่วโมง เป็นภาษาที่เรียบง่ายและเป็นที่นิยม จึงมีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานได้ภายในเวลาอันสั้น

โปรดทราบว่าการเข้ารหัส bootcamps เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้ Python สำหรับตำแหน่งงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรแกรม Bootcamp มอบทักษะตามความต้องการและสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในตลาดงาน

เรียนรู้คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Python สำหรับ Data Science

เป็นการดีที่จะมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับชนิดข้อมูลที่มีอยู่แล้วภายใน เช่น พจนานุกรม รายการ ชุด และทูเพิล นอกจากนี้ ในการหางานในฝันของคุณในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณควรมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมด้วยกรอบข้อมูล Pandas และอาร์เรย์ NumPy

แม้ว่าจะไม่ใช่ข้อกำหนดที่จำเป็นเสมอไป แต่โดยทั่วไปแล้วอาชีพด้าน Data Science ต้องการความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python อย่างน้อย การเรียนรู้ Python จะทำให้คุณได้เปรียบอย่างแน่นอนเมื่อคุณสมัครงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาย่อย เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล โครงข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้เชิงลึก

ขึ้นอยู่กับเส้นทางการเรียนรู้ที่คุณเลือก อาจใช้เวลาระหว่างสองสัปดาห์ถึงหนึ่งปีในการเรียนรู้พื้นฐานของ Python bootcamp เป็นทางเลือกที่ดีในการรับทักษะ Python ที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ หลักสูตร bootcamp มีพื้นฐานมาจากการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติและมุ่งเน้นที่การช่วยให้นักเรียนได้รับประสบการณ์จริงที่จำเป็นในการเข้าร่วมเป็นพนักงาน

การมีทักษะ Python จะทำให้คุณได้เปรียบอย่างแน่นอนเมื่อคุณสมัครงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นายจ้างที่มีศักยภาพมักจะชอบผู้สมัครที่มีทักษะการเขียนโปรแกรม และแนวโน้มนี้น่าจะดำเนินต่อไปในอนาคต